Chainerでの機械学習

Chainerでの機械学習の実装中でしたが、コマンドプロンプトでpython train_imagenet.py -g 0 --train train.txt --val test.txtと打ち込んだ際にエラーが出てしまいました。
初歩的な問題だと思いますがどうかよろしくお願いします。

実現したいこと

ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。

今出ているエラーの解決

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ
```Traceback (most recent call last):
  File "train_imagenet.py", line 102, in <module>
    model = nin.NIN()
  File "C:\Users\owner\実験データ\20201114\nin.py", line 18, in __init__
    3, (96, 96, 96), 11, stride=4, wscale=w),
  File "C:\Users\owner\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\chainer\links\connection\mlp_convolution_2d.py", line 77, in __init__
    argument.check_unexpected_kwargs(kwargs, wscale=msg)
  File "C:\Users\owner\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\chainer\utils\argument.py", line 7, in check_unexpected_kwargs
    raise ValueError(message)
ValueError: wscale is not supported anymore. Use conv_init and bias_init argument to change the scale of initial parameters.

### 該当のソースコード


```ここに言語を入力　python
コード　nin.py

import math

import chainer
import chainer.functions as F
import chainer.links as L


class NIN(chainer.Chain):

    """Network-in-Network example model."""

    insize = 227

    def __init__(self):
        w = math.sqrt(2)  # MSRA scaling
        super(NIN, self).__init__(
            mlpconv1=L.MLPConvolution2D(
                3, (96, 96, 96), 11, stride=4, wscale=w),
            mlpconv2=L.MLPConvolution2D(
                96, (256, 256, 256), 5, pad=2, wscale=w),
            mlpconv3=L.MLPConvolution2D(
                256, (384, 384, 384), 3, pad=1, wscale=w),
            mlpconv4=L.MLPConvolution2D(
                384, (1024, 1024, 1000), 3, pad=1, wscale=w),
        )
        self.train = True

    def clear(self):
        self.loss = None
        self.accuracy = None