chainerにおけるCNN畳み込み層でのカーネルの初期値生成

Question

現在chainerを使用した分類モデルを作成しております。
カーネルの値を自分で設定したいのですがchainer上でどこでカーネルの値が初期化されているのかがわかりません。

    def _initialize_params(self, in_channels):
        kh, kw = _pair(self.ksize)
        if self.out_channels % self.groups != 0:
            raise ValueError('the number of output channels must be'
                             ' divisible by the number of groups')
        if in_channels % self.groups != 0:
            raise ValueError('the number of input channels must be'
                             ' divisible by the number of groups')
        W_shape = (self.out_channels, int(in_channels / self.groups), kh, kw)
        self.W.initialize(W_shape)

で設定されていそうなのですがself.W.initializeの中身がよくわからず・・・

あと初歩的な質問で申し訳ないのですがCNNにおいては学習によって更新する値（通常のNNにおける重み）はこのカーネルの値ということでよろしいでしょうか？調べてみてもCNNの概念やフレームワークを用いた活用法などはあるもののカーネルの中身の数値をどう置くかみたいなものが見当たらなかったため質問させていただきました。